数据转换与Excel软件在多元非线性回归分析中的应用

应用Excel软件的数据分析工具来处理形式经过适当转换的试验数据，建立多元非线性回归方程，有利于简化数据采集过程并能大幅度提高数据处理效率，降低试验成本。     

葡萄酒质量评价的建模分析

该文围绕葡萄酒的质量评价问题进行分析,使用秩和检验和离散系数找到更可信的质量评价结果,采用因子分析综合评判法得到葡萄的分级.建立葡萄和葡萄酒理化指标主成分的逐步回归模型,简化影响葡萄酒质量的指标,通过多元线性回归及误差分析对葡萄酒质量进行评价.最后对该文所建模型做出客观的优缺点分析井提出了一些相应的改进方法.同时指出本文模型可以推广至医药等与多元统计相关的领域.     

应用多元回归分析进行葡萄酒质量评价建模

本文针对2012全国大学生数学建模竞赛A题,分析了葡萄酒质量人工品尝存在的不足,进而对若干种葡萄酒的原始数据进行异常值和标准化处理,利用K—W检验、信度分析等方法分析得出红葡萄酒第二组和白葡萄酒第一组的质量评价更为可信;通过相关性分析筛选芳香物质的成分,运用 TOPSIS方法的秩和排序对各类葡萄酒质量划分等级,对理化指标两独立样本进行Mann－Whitney U 检验;最后建立多元回归模型分析得出评价酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响关系,并通过Wilcoxon符号秩检验其模型的可行性。     

基于多元统计分析的葡萄酒质量评定体系的探究

本文的模型是探究用葡萄和葡萄酒的理化指标评定葡萄酒质量的统计问题.研究以多元统计分析为理论基础,综合聚类、方差分析、相关性分析、因子分析等方法,通过建立葡萄酒的理化指标和质量的关系模型,定量地描述了葡萄酒的理化指标和葡萄酒质量的关系,对研究用葡萄和葡萄酒的理化指标评定葡萄酒质量,提供了理论依据,为设计葡萄酒以及改善葡萄酒的质量有重要意义.     

基于BP神经网络的葡萄酒质量评价

在日常生活中,如何判定葡萄酒的质量,以及葡萄酒的理化指标是否能反映葡萄酒质量,对于特定人群,如由于应酬接待而对葡萄酒有较高需求量的人群,有较高的实用性.该文主要采用了BP神经网络的方法,对研究葡萄酒理化指标与萄萄酒质量之间相互关系的问题进行了深入探讨,得出如下结论:采用神经网络模型,能实现根据理化指标对酒的质量进行预测.     

葡萄酒质量的评价与分析

针对葡萄酒与酿酒葡萄的评价,根据所给数据,利用Matlab软件,运用F检验、模糊C均值聚类、典型相关分析与回归分析方法对葡萄酒的质量、葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标及三者之间存在的联系进行了分析与求解,并得到较为理想的结果.     

计算机曲线拟合在非线性回归分析中的应用

详细探讨了利用计算机进行非线性回归分析的基本方法，提出了对一元非线性回归预测模型进行曲线拟合的计算机程序，分析了运用最优的拟合模型进行经济预测的结果和有关信息。     

PSO算法在多元线性回归分析问题中的应用

粒子群优化算法（PSO）是一类实用有效的随机全局优化技术．本文简要地介绍了PSO算法的基本原理,具体地描述了使用PSO算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果．通过计算机仿真测试,表明PSO算法在解决多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法．     

多元线性回归在矿体开采中的应用

运用正交有限元原理，对影响矿体开采的主要结构参数进行正交试验分析，用三维有限单元法求得矿体开采在数值模拟极限状态下的顶板极限厚度，并采用多元线性回归的方法推得矿体顶板极限厚度与主要开采结构参数之间的关系式，然后用工程实例验证了推得关系式的可靠性。     

我国工业废水排放量的多元非线性回归预测

为了准确预测我国工业废水的排放量,提高相关部门的管理水平,利用1997~2009年的我国工业废水排放量、工业总产值和工业用水量3个指标数据,构建了一种基于时间序列的多元非线性回归预测模型。经过评估和分析,该模型具有99.6%的高拟合精度,能客观反映我国工业废水的排放量。根据预测数据,我国将在2015年左右面临工业废水排放的高峰,排放量在249亿t左右。     

葡萄酒质量的评价模型

本文是对2012年全国大学生数学建模竞赛A题的解答,建立了葡萄酒质量的评价模型,对葡萄和葡萄酒的理化指标与其质量的关系进行了分析.在问题1中,通过非参数检验方法检验这两组品酒员对酒的打分是否有显著性差异,利用协和系数分析检验两组品酒员对酒的打分的可靠程度.在问题2中,采用了基于SOM网络的等级分类和SPSS的聚类分析对酿酒葡萄进行分类,然后根据每一类葡萄酒得分均值对葡萄进行分级.在问题3中,以葡萄的指标数据为输入层,葡萄酒的指标数据为输出层,建立BP广义回归神经网络模型,得到两者之间的定量关系.在问题4中,首先采用灰关联模型,得出酿酒葡萄和葡萄酒理化指标和葡萄酒质量的关联度,然后建立支持向量机的回归拟合模型,得到葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的定量关系.     

灰多元线性回归及其在搜索引擎中的应用

经典多元线性回归分析模型不能实时跟踪响应变量的动态变化和在大量样本中因出现病态数据而影响拟合效果的问题,基于灰色系统时间序列的特性,提出了将灰系统思想与经典多元线性回归分析模型结合,形成一种全新的模型——灰多元线性回归分析模型。实验结果表明,该模型不仅能更加准确地给出响应变量的变化趋势,而且能过滤掉少量病态数据,从而避免了对拟合效果的影响。将新模型应用到网站的搜索引擎中,通过对网站访问流量及各个关键字搜索频率,预测该网站下一阶段的网站的访问流量,预测结果可为网站的管理者提供决策支持的理论依据。     

基于统计学的葡萄酒评价数学模型

基于统计学的方法,建立了评价葡萄酒质量的多元线性回归模型。运用t检验、F检验、秩和检验等显著性分析的方法,对葡萄酒评酒员的评价结果进行显著性分析。建立葡萄酒评酒员评分可信度指标的数学模型,对多组评酒员的评分可信度分析。对葡萄的理化指标进行因子分析、置信区间的分析,建立葡萄酒质量的分级模型。通过典型性相关分析,分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。     

细菌群体趋药性算法在多元非线性回归分析中的应用

利用细菌群体趋药性优化算法的优化速度和精度超过其他一些常见群体优化算法的优势,对多元非线性回归问题进行分析,并将该方法应用到混凝土重力坝顺河向位移的预测中,分析结果表明拟合效果较好,为解决回归问题提供了一种新思路.     

基于多元统计分析法的葡萄酒品鉴模型

针对葡萄酒质量好坏的评价问题进行综合分析,依据所给条件和数据,综合运用多元统计分析法中的概率论、非参数检验、主成分分析、聚类分析、多元回归的知识,建立了秩和检验、典型相关分析等多个模型,讨论并研究葡萄酒的评价系统、酿酒葡萄的分级、葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系等相关问题.使用SPSS 19.0和MATLAB 7.0软件求解并得出相应结果,综合运用定性与定量分析法对模型进行检验,最后对模型做简要的评价和推广.     

多元加权约束线性回归的影响分析

讨论了多元加权约束线性回归中最小二乘估计的影响问题 ,定义了度量影响的 3种诊断统计量 ,进一步推广和发展了已有文献的一些结果     

基于多重多元回归的焦炭质量预测模型

 焦炭质量预测是焦化企业进行焦炭质量控制的重要方法。在诸多生产因素已固定的条件下,焦炭质量主要取决于原料煤性质。用煤质指标预测焦炭质量是焦炭质量预测的重要方法。考虑配合煤煤质指标和焦炭质量指标的多元性和相关性,采用多重多元回归分析技术,将焦炭质量的各指标作为一个整体,建立配合煤煤质指标对焦炭质量的预测模型。基于偏最小二乘回归思想,采用预测误差平方和（PRESS）和预测的方差验证回归模型的预测能力。根据实际焦炭生产建立的焦炭质量预测多重多元回归模型的显著性检验表明,该模型具有较高的预测能力。应用多重多元回归技术建立的焦炭质量预测模型对指导焦化企业的焦化生产,优化配煤和加强焦炭质量控制具有重要的现实意义。     

多因变量线性回归中的联合影响分析

本文讨论了多因变量线性回归中多组数据对回归分析的联合影响问题,给出了度量准则及其他简式与统计解释,推广了文献[1]中的相应结果。     

基于因子分析的红葡萄酒质量评价

采用因子分析法分析红葡萄酒中的物质成分含量,将27种红葡萄酒分成了四个等级,分析因子得分模型系数,认为在一定标准下,总酚、DPPH半抑制体积含量较高,单宁、酒总黄酮和白藜芦醇的含量较低的红葡萄酒质量相对好一些。